Ingeniería de prompts para límites de tokens y ventanas de contexto

Cada vez que interactúa con un modelo de lenguaje grande (LLM), la mecánica detrás de escena dicta cuánta información puede procesar y recordar el modelo.Comprender cómo funcionan los tokens y las ventanas de contexto es la clave para escribir indicaciones eficientes, rentables y poderosas. Este curso lo guiará desde los conceptos básicos de la arquitectura LLM hasta la optimización práctica de los mensajes de instrucción.Aprenderá cómo estructurar sus mensajes para que se ajusten a restricciones estrictas, mantener conversaciones coherentes de varios turnos y evitar los escollos comunes de memoria de IA sin estado. Lo que aprenderás: - Comprender el concepto fundamental de tokens, cómo el texto se convierte en representaciones numéricas y cómo estimar el uso de token. - Analizar la mecánica de las ventanas de contexto y cómo los LLM mantienen la ilusión de la memoria en los hilos de conversación. - Aplicar técnicas prácticas de ingeniería de prompts para comprimir prompts y maximizar la densidad de información. - Administre los costos y el rendimiento de la API diseñando estructuras de prompt eficientes para tokens. - Explore estrategias modernas como Retrieval-Augmented Generation (RAG) para manejar información que excede los límites de token estándar. Comenzará explorando las definiciones principales y los conceptos básicos de tokenización antes de pasar a ejercicios prácticos escritos que demuestran cómo administrar la deriva de contexto.A través de la lectura estructurada y los desgloses conceptuales paso a paso, aprenderá a escribir indicaciones que brinden resultados de alta calidad dentro de los límites técnicos de cualquier modelo. Este curso está diseñado para principiantes que buscan mejorar sus habilidades de ingeniería rápida, sin necesidad de experiencia previa en programación o informática.Lea nuestros módulos de texto estructurado para mejorar sus capacidades de Ingeniería Rápida y optimizar sus flujos de trabajo de IA hoy mismo.